BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 4 Jam 4 Menit 15 Detik

Mau Ikut Kursus Data Science Tapi Masih Bingung? Yuk Ikuti Tips Berikut Sebelum Kamu Memilih Tempat Kursus Data Science!

09-November-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e8a147dfddafc554100ece8fbca5eb8e_x_Thumbnail800.jpg

Di era digital saat ini, kursus online merupakan salah satu pilihan terbaik bagi seseorang dengan mobilitas yang tinggi dan waktu luang yang tidak menentu. Salah satu kursus yang saat ini banyak diminati khususnya oleh generasi muda adalah kursus data science. Pertanyaan umum yang muncul adalah mengapa harus data science? Di era teknologi yang serba modern seperti saat ini, data science merupakan bidang ilmu yang sangat penting. Tidak hanya itu, gabungan dari ilmu statistika dan ilmu komputer ini dapat diterapkan di semua sektor industri. Hal ini merupakan salah satu alasan mengapa data science banyak dicari dan diminati oleh banyak orang dari banyak kalangan.

Kursus data science tidak hanya dapat dilakukan secara offline, tetapi juga secara online. Baik kursus offline maupun online sama-sama memiliki kelebihan dan kekurangan. Memilih kursus data science memang susah-susah gampang. Banyak hal yang harus kita pertimbangkan sebelum memilih lembaga kursus yang sesuai dengan pribadi dan cara belajar kita. Jangan sampai, uang yang sudah kita bayarkan terbuang sia-sia. Lalu, bagaimana cara memilih lembaga kursus data science yang baik? Kali ini DQLab akan memberikan beberapa tips yang dapat Kamu terapkan saat akan memilih lembaga kursus data science. Jadi, Baca artikelnya sampai selesai ya!

1. Tentukan Karir yang akan Kamu Tekuni

Seseorang yang menguasai dan ahli dalam ilmu data science disebut data scientist. Menurut Harvard Business Review pada tahun 2012, data scientist merupakan "the sexiest job of the 21st century". Tak heran jika banyak orang mulai tertarik dan belajar data science. Menurut Analytics Association of the Philippines (AAP), ada empat peran data science yaitu data steward, data engineer, data scientist dan data analyst. Keempat profesi tersebut memiliki tugas dan peran yang berbeda-beda tetapi saling berhubungan. Sebelum bekerja dengan statistik, algoritma, dan menganalisis data, seorang data scientist membutuhkan data bersih yang siap diolah. Oleh karena itu, seorang data scientist harus memiliki kemampuan data cleaning dan data wrangling. Pekerjaan seorang data scientist didukung oleh data engineer. Data engineer berperan penting dalam menetapkan jalur data yang menghasilkan dan memproses data untuk analisis lebih lanjut. 

Selain memutuskan profesi yang akan Kamu tekuni, Kamu juga harus mempertimbangkan jenis karir dan posisi yang akan Kamu kejar. Apakah kamu akan menjadi freelancer, praktisi, atau konsultan. Ketiga jenis posisi tersebut memiliki kemampuan yang berbeda-beda. Kamu harus benar-benar mengetahui jalan mana yang ingin Kamu ambil sehingga Kamu dapat mulai belajar sesuai target dan tidak membuang-buang waktu. Dengan begitu, Kamu akan lebih mudah untuk menguasai keterampilan yang sesuai dengan profesi yang Kamu inginkan.

Baca Juga: Kursus Data Science : 3 Kriteria Kursus Data Science yang Harus Kamu Perhatikan

2. Nilailah Tingkat Keahlianmu dengan Jujur

Salah satu hal penting yang sering dilupakan seseorang ketika belajar hal baru adalah menilai level kemampuan diri sendiri. Langkah pertama untuk belajar dan menjadi lebih baik adalah mengetahui apa yang tidak kamu ketahui, menerimanya dan memiliki tekad yang bulat untuk mempelajari kemampuan baru. Di fase awal, mungkin Kamu akan merasa kurang nyaman dan takut untuk memulai hal baru. Tapi ingat dan tanamkan dalam hati bahwa semua yang kamu lakukan tidak akan sia-sia dan tidak menakutkan seperti yang Kamu bayangkan. Yap, jangan overthinking, okay?

Sebagai contoh, Kamu bisa memberi nilai 0 sampai 3 pada keterampilan berikut: pengetahuan dan aplikasi domain, manajemen dan tata kelola data, analisis operasional, visualisasi dan presentasi data, metode penelitian, prinsip rekayasa data, teknik statistik, metode analisis data, serta algoritma dan komputasi. Bagaimana nilai kemampuanmu di bidang data science? Ingat, beri penilaian dengan jujur ya!

Apakah Kamu tahu mengapa Kamu harus jujur dengan kemampuanmu? Bersikap jujur dan sadar akan kemampuan dapat membantumu menemukan kemampuan apa yang harus Kamu perbaiki dengan lebih fokus. Hal ini akan membantumu untuk menghilangkan rasa kurang aman yang mungkin akan Kamu alami saat proses belajar. Dengan jujur pada diri sendiri, Kamu dapat menemukan dan memperkuat kemampuan yang sebenarnya Kamu kuasai. Jadi mengetahui tingkat keterampilanmu saat ini akan membantumu memprioritaskan dan memutuskan kursus mana yang perlu Kamu ambil terlebih dahulu dan kemudian mengembangkannya. Kamu juga bisa terjun langsung dan mengikuti pelatihan teknis lebih dalam untuk memahami konsep yang langsung diterapkan pada data real. 

3. Pertimbangkan Anggaran dan Waktu yang Kamu Miliki

Teknologi sangat mempengaruhi perkembangan sektor pendidikan. Dengan adanya teknologi modern, semua orang dapat menjangkau pendidikan dengan harga yang lebih murah dan fleksibel. Saat ini, Kamu tidak perlu keluar rumah untuk mengikuti kursus data science dari berbagai lembaga kursus atau kampus ternama. Selain itu, dengan teknologi yang semakin berkembang, Kamu dapat mengakses materi data science dengan gratis. Misalnya Kamu dapat memanfaatkan platform Youtube untuk mengakses tutorial online dan belajar mandiri di rumah. Jika Kamu membutuhkan tutorial dan bimbingan dari mentor, Kamu bisa mengikuti kursus online yang tersebar di seluruh dunia. Salah satu contoh kerja online yang banyak dicari adalah DQLab. Lembaga kursus ini memiliki tiga paket harga yaitu free trial, paket enam bulan premium, dan paket enam bulan basic. Paket free trial menyediakan materi dan modul yang dapat Kamu akses tanpa biaya alias gratis. Selain itu, DQLab juga menyediakan beasiswa gratis Pandora Box. Pandora Box merupakan beasiswa belajar data science gratis dan akan dipandu langsung oleh mentor. Jadi dengan anggaran berapapun yang Kamu miliki, Kamu tetap berhak mendapatkan pendidikan dan ilmu pengetahuan yang Kamu butuhkan. Kamu hanya perlu memilih kursus yang tepat sesuai tujuan dan kemampuan finansial mu. 

Selain mempertimbangkan anggaran, Kamu juga harus mempertimbangkan waktu dan usaha yang harus Kamu keluarkan untuk meningkatkan kemampuanmu dibidang data science. Jika Kamu saat ini bekerja atau sedang menjalankan bisnis, Kamu dapat memilih kursus online yang dapat Kamu ikuti sesuai keinginan dan waktu luangmu atau Kamu bisa mendaftar kursus dengan jadwal setelah kerja dan akhir pekan. Pilihan lain adalah Kamu bisa mengikuti pelatihan dengan durasi 23 hari sehingga tidak mengganggu waktu kerjamu. Tetapi jika Kamu memiliki waktu luang, Kamu bisa mengikuti kelas kursus data science dengan durasi full time. 

Data science merupakan ilmu yang saat ini banyak dicari oleh perusahaan di berbagai sektor, mulai dari sektor perbankan, komunikasi, logistik dan makanan, kesehatan, pendidikan, keuangan, dan lain sebagainya. Untuk belajar data science, kamu tidak perlu memiliki background pendidikan khusus karena data science dapat dipelajari oleh siapapun dan dari kalangan manapun.

Baca Juga: Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!

4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login